Scientific Reports · Nature
2025
Kim Y, Kim J, Kang S, Lee Y, Moon J, Kim SJ, Kim BJ et al.
주요 발견:
CNN 모델이 Ultiracer 플랫폼의 사이클링 유래 운동역학 및 운동학 데이터를 사용하여 조기 파킨슨병 감지에서 약 86.1%의 정확도를 달성했습니다.
29명의 파킨슨병 환자와 36명의 건강한 대조군 참여. 6축 힘-토크 센서 2개(헤드셋 스페이서 및 시트 포스트) 사용. 입력 데이터: 30초간의 사이클링 데이터(힘, 모멘트, 속도, 측면 이동) 및 인구통계 데이터.
J. NeuroEngineering & Rehabilitation
2025
Kang S, Park JW, Kim Y, Moon J, Lee Y, Lee CN, Kim J, Kim SJ, Kim BJ
주요 발견:
다변량 로지스틱 모델이 파킨슨병 환자와 대조군을 91.4%의 정확도로 구별했습니다. 사이클링 속도가 가장 높은 판별력(AUC: 0.880)을 보여 표준 보행 속도 측정치를 능가했습니다.
39명의 파킨슨병 환자와 42명의 연령 매칭 건강한 대조군 참여. 고유한 생체역학적 적응을 확인: 파킨슨병 환자는 더 높은 핸들-안장 협응(0.47 vs 0.11), 더 낮은 자기선택 속도(6.49 vs 10.28 km/h)를 보였습니다.
J. Clinical Medicine · MDPI
2025
Kim BR, Kim YM, Lee JT, Park SB, Shin HS, Jung JS, Kim HJ
주요 발견:
심장 이상 반응이 관찰되지 않았습니다. Ultiracer는 심혈관 질환 환자에게 심장 재활에 권장되는 치료 범위 내의 운동 강도를 제공했습니다.
20명의 남성 심혈관 질환 환자(평균 연령 56.1세) 참여. 트레드밀 CPET와 Ultiracer 사이클링 간의 심폐 반응을 비교. 기기는 중강도에서 고강도의 운동을 유도했습니다.
사이클링 생체역학을 통한 파킨슨병 감지 및 모니터링 연구를 지원합니다.
심혈관 질환 환자를 위한 안전하고 효과적인 운동 수단으로 검증되었습니다.
사이클링 중 균형 전략, 힘 분포, 움직임 패턴의 상세한 분석을 가능하게 합니다.
